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Snowflake

Snowflake es un almacén de datos SQL en la nube creado específicamente y proporcionado como software como servicio (software como servicio (SaaS)). Snowflake proporciona un almacén de datos más rápido, fácil de usar y mucho más flexible que las ofertas tradicionales de almacén de datos. Con la arquitectura única y patentada de Snowflake, es fácil acumular todos tus datos, habilitar análisis rápidos y obtener información basada en datos para todos tus usuarios.

Braze ofrece dos integraciones con Snowflake. Juntas, proporcionan un pipeline de datos bidireccional completo entre tus entornos de Braze y Snowflake.

Elegir una integración

Secure Data Sharing de Snowflake te da acceso seguro y en tiempo real a los datos de participación y Campaign de Braze directamente en tu instancia de Snowflake. No se copian ni transfieren datos entre cuentas; todo el uso compartido se realiza a través de la capa de servicios y el almacén de metadatos exclusivos de Snowflake.

Usa el uso compartido de datos cuando quieras:

Consultar datos de eventos y Campaign de Braze con SQL de Snowflake
Crear informes complejos y realizar modelos de atribución
Combinar datos de Braze con otros datos en tu almacén de datos de Snowflake
Comparar tus datos de participación entre canales, industrias y plataformas de dispositivo

Para instrucciones de configuración, consulta Uso compartido de datos con Snowflake.

Ingesta de datos en la nube (de Snowflake a Braze)

La ingesta de datos en la nube (CDI) te permite sincronizar datos desde tu instancia de Snowflake directamente en Braze. Esto te permite mantener los atributos de usuario, eventos y compras en Braze actualizados con tu almacén de datos de referencia.

Usa la ingesta de datos en la nube cuando quieras:

Sincronizar atributos de usuario de Snowflake con perfiles de usuario de Braze
Enviar datos de eventos o compras desde Snowflake a Braze
Mantener Braze sincronizado con las transformaciones de datos que ocurren en tu almacén de datos
Evitar construir y mantener canalizaciones ETL personalizadas desde Snowflake a Braze

Para obtener más información sobre el uso compartido de datos de Snowflake, consulta Introducción a Secure Data Sharing.

Requisitos previos

Antes de poder utilizar esta característica, tendrás que completar lo siguiente:

Requisito	Descripción
Acceso a Braze	Para acceder a esta característica en Braze, tendrás que ponerte en contacto con tu administrador de cuenta de Braze o tu CSM.
Cuenta de Snowflake	Una cuenta de Snowflake con permisos de `admin`. Para clientes que no están bajo HIPAA, se admite Snowflake Standard o Enterprise Edition. Para el uso compartido de datos con conformidad HIPAA, se requiere Business Critical Edition.

Para Snowflake, el uso compartido de datos se realiza entre un proveedor de datos y un consumidor de datos. En este contexto, tu cuenta de Braze es el proveedor de datos porque crea y envía el recurso compartido de datos, mientras que tu cuenta de Snowflake es el consumidor de datos porque utiliza el recurso compartido de datos para crear una base de datos. Para más detalles, consulta Snowflake: Consuming Shared Data.

Paso 1: Enviar el recurso compartido de datos desde Braze

En Braze, ve a Integraciones de socios > Compartir datos.
Introduce los detalles y el localizador de tu cuenta de Snowflake. Para obtener el localizador de tu cuenta, ejecuta SELECT CURRENT_ACCOUNT() en la cuenta de destino.
Si estás usando un recurso compartido CRR, especifica el proveedor de nube y la región.
Cuando hayas terminado, selecciona Create Datashare. Esto enviará el recurso compartido de datos a tu cuenta de Snowflake.

Paso 2: Crear la base de datos en Snowflake

Después de unos minutos, deberías recibir el recurso compartido de datos entrante en tu cuenta de Snowflake.

Usando el recurso compartido de datos entrante, crea una base de datos para ver y consultar las tablas. Por ejemplo:

 CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name>

Otorga privilegios para consultar la nueva base de datos.

Advertencia

Si eliminas y vuelves a crear un recurso compartido en el panel de Braze, debes eliminar la base de datos creada anteriormente y volver a crearla usando CREATE DATABASE <name> FROM SHARE <provider_account>.<share_name> para consultar el recurso compartido entrante. Si tienes varios espacios de trabajo compartiendo datos con la misma cuenta de Snowflake, consulta las Preguntas frecuentes sobre el uso compartido de datos de Snowflake para obtener orientación sobre la administración de configuraciones con varios espacios de trabajo.

Uso y visualización

Después de aprovisionar el uso compartido de datos, tendrás que crear una base de datos a partir del recurso compartido de datos entrante, haciendo que todas las tablas compartidas aparezcan en tu instancia de Snowflake y se puedan consultar igual que cualquier otro dato almacenado en tu instancia. Sin embargo, ten en cuenta que los datos compartidos son de solo lectura y únicamente se pueden consultar, pero no modificar ni eliminar de ninguna manera.

De forma similar a Currents, puedes utilizar Snowflake Secure Data Sharing para:

Crear informes complejos
Realizar modelos de atribución
Compartir de forma segura dentro de tu propia empresa
Asignar datos de eventos sin procesar o datos de usuario a un CRM (como Salesforce)
Y más

Para ver una lista completa de las tablas y columnas disponibles, consulta la referencia de tablas SQL. Snowflake Data Sharing incluye todas las tablas de esa referencia, además de tablas adicionales exclusivas de Snowflake para instantáneas, registros de cambios de Campaign y Canvas, eventos de la consola de agentes y eventos de reintentos de mensajes.

También puedes descargar los esquemas de tablas sin procesar como archivo de texto.

Esquema de ID de usuario

Ten en cuenta las siguientes diferencias entre las convenciones de nomenclatura de Braze y Snowflake para los ID de usuario.

Esquema de Braze	Esquema de Snowflake	Descripción
`braze_id`	`"USER_ID"`	El identificador único que Braze asigna automáticamente.
`external_id`	`"EXTERNAL_USER_ID"`	El identificador único del perfil de un usuario que establece el cliente.

Información importante y limitaciones

Cambios disruptivos y no disruptivos

Cambios no disruptivos

Los cambios no disruptivos pueden ocurrir en cualquier momento y generalmente proporcionan funcionalidad adicional. Ejemplos de cambios no disruptivos:

Agregar una nueva tabla o vista
Agregar una columna a una tabla o vista existente

Importante

Dado que las columnas nuevas se consideran cambios no disruptivos, Braze recomienda encarecidamente listar de forma explícita las columnas de interés en cada consulta en lugar de usar consultas SELECT *. Alternativamente, puedes crear vistas que nombren las columnas de forma explícita y luego consultar esas vistas en lugar de las tablas directamente.

Cambios disruptivos

Cuando es posible, los cambios de última hora van precedidos de un anuncio y un periodo de migración. Algunos ejemplos de cambios de última hora son:

Eliminar una tabla o vista
Eliminar una columna de una tabla o vista existente
Cambiar el tipo o la nulabilidad de una columna existente

Regiones de Snowflake

Actualmente, Braze aloja todos los datos a nivel de usuario en las regiones de Snowflake AWS US East-1, EU-Central (Fráncfort), AP-Northeast-1 (Tokio), AP-Southeast-2 (Sídney) y AP-Southeast-3 (Yakarta). Para los usuarios fuera de esas regiones, Braze puede proporcionar uso compartido de datos a clientes conjuntos que alojen su infraestructura de Snowflake en cualquier región de AWS, Azure o GCP.

Retención de datos

Política de retención

Todos los datos con más de dos años de antigüedad se archivarán y se moverán al almacenamiento a largo plazo. Como parte del proceso de archivado, todos los eventos se anonimizan y los campos sensibles de información de identificación personal (PII) se eliminan (esto incluye campos opcionalmente PII como properties). Los datos archivados siguen conteniendo el campo user_id, lo que permite análisis por usuario en todos los datos de eventos.

Podrás consultar los datos más recientes de los dos últimos años para cada evento en la vista correspondiente USERS_*_SHARED. Además, cada evento tendrá una vista USERS_*_SHARED_ALL que puede consultarse para devolver tanto datos anonimizados como no anonimizados.

Datos históricos

El archivo de datos históricos de eventos en Snowflake se remonta a abril de 2019. En los primeros meses en que Braze almacenó datos en Snowflake, se realizaron cambios en el producto que pueden haber provocado que algunos de esos datos se vean ligeramente diferentes o tengan algunos valores nulos (ya que no estábamos pasando datos a todos los campos disponibles en ese momento). Es mejor asumir que cualquier resultado que incluya datos anteriores a agosto de 2019 puede verse ligeramente diferente de lo esperado.

Casi todos los registros de eventos que almacena Braze incluyen algunos campos que representan la información personal identificadora (PII) de los usuarios. Algunos eventos pueden incluir la dirección de correo electrónico, el número de teléfono, el ID del dispositivo, el idioma, el sexo y la información sobre la ubicación. Si se envía a Braze la solicitud de olvido de un usuario, anularemos esos campos de PII para cualquier evento que pertenezca a esos usuarios. De este modo, no eliminamos el registro histórico del acontecimiento, pero ahora el acontecimiento nunca podrá vincularse a un individuo concreto.

Consulta de datos compartidos: `TIME` y rendimiento de las consultas

Los datos de eventos en las vistas de uso compartido de datos (por ejemplo, USERS_BEHAVIORS_CUSTOMEVENT_SHARED) están agrupados en el campo TIME. Cuando filtres por cuándo ocurrió el evento, usa TIME como filtro preferido. Las consultas que restringen filas usando TIME son generalmente más eficientes que las consultas que filtran por SF_CREATED_AT, porque la agrupación se alinea con el tiempo del evento.

Campo	Significado
`TIME`	Marca de tiempo Unix en la que ocurrió el evento. Prefiere este campo al filtrar por momento de ocurrencia.
`SF_CREATED_AT`	Marca de tiempo en la que la fila se cargó en Snowflake (tiempo de ingesta).

Velocidad, rendimiento y coste de las consultas

La velocidad, el rendimiento y el coste de cualquier consulta ejecutada sobre los datos están determinados por el tamaño del almacén que uses para consultar los datos. En algunos casos, dependiendo de la cantidad de datos a los que accedas para análisis, puede que necesites usar un almacén de mayor tamaño para que la consulta se ejecute correctamente. Snowflake tiene excelentes recursos disponibles sobre cómo determinar qué tamaño usar, incluidos Resumen de almacenes y Consideraciones sobre almacenes.

Para ver un conjunto de consultas de ejemplo como referencia al configurar Snowflake, consulta nuestros ejemplos de consultas de muestra y configuración del canal de eventos ETL.

Para obtener instrucciones de configuración, consulta Ingesta de datos en la nube: integraciones de almacenes de datos.

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